Sediment resuspension mechanisms and their contributions to high‐turbidity events in a large lake
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High‐resolution field data, collected during April to October of 2008–2009, were analyzed to investigate the quantitative contribution of sediment resuspension to high‐turbidity events in central Lake Erie. Resuspension events were distinguished within high‐turbidity events according to turbidity, fluorescence and acoustic backscatter timeseries, as well as satellite images. We observed 16 high‐turbidity events, causing a total duration of ∼20 d (out of 344 d) with elevated nearbed turbidity (> 10 NTU). Of these events, 64% were correlated with algal biomass, with the remaining 18%, 5%, and 4% being attributed to sediment resuspension by surface waves, storm‐generated currents and enhanced nearbed turbulence induced by high‐frequency internal waves, respectively. This is the first time that resuspension by enhanced nearbed turbulence from high‐frequency linear internal wave degeneration has been observed in a large lake. Resuspension was parameterized as a function of the instantaneous critical bottom velocity, bottom shear stress and the Shields parameter. From the in situ measurements, we suggest an extended Shields diagram for silty bed material that can be used to predict resuspension in other aquatic systems with similar sediment composition (∼20% cohesive sediment).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».